Corso di Traduzione Automatica e Post-editing

Modulo 1: la Traduzione Automatica Cos'è la traduzione automatica e come funziona. Panoramica dei principali strumenti di traduzione automatica (MT) (Google Translate, DeepL, traduttori neurali, ecc.). Vantaggi e svantaggi della traduzione automatica. Modulo 2: Tipologie di Traduzione Automatica Traduzione automatica basata su regole (RBMT). Traduzione automatica statistica (SMT). Traduzione automatica neurale (NMT). Comparazione tra i vari approcci: differenze, potenzialità e limiti. Modulo 3: Strumenti di Traduzione Automatica e Loro Utilizzo Panoramica degli strumenti di MT più comuni. Introduzione a piattaforme e software di traduzione automatica (ad esempio, SDL Trados, MemoQ, Smartling). Personalizzazione degli strumenti di MT e loro integrazione nei flussi di lavoro. Modulo 4: Il Post-editing: Definizione e Obiettivi Cos'è il post-editing e come si differenzia dalla traduzione tradizionale. Obiettivi del post-editing: miglioramento della qualità e ottimizzazione del flusso di lavoro. La distinzione tra post-editing leggero e post-editing pesante. Modulo 5: Il Flusso di Lavoro del Post-editing Pianificazione del lavoro di post-editing. Come integrare il post-editing nei processi di traduzione professionale. La collaborazione tra traduttori e post-editori. Modulo 6: Tecniche di Post-editing Leggero Cosa implica il post-editing leggero. Esempi di modifiche da applicare: correzioni grammaticali, miglioramento del flusso e della chiarezza. Riduzione degli errori tipici della traduzione automatica. Modulo 7: Tecniche di Post-editing Pesante Cosa implica il post-editing pesante. Gestione di frasi complesse o incoerenti. Interventi maggiori per una traduzione accurata e fluente. Modulo 8: Terminologia e Coerenza nel Post-editing Importanza della terminologia nella traduzione automatica e nel post-editing. Strumenti di gestione terminologica per il post-editing. Come garantire la coerenza tra la traduzione automatica e i documenti originali. Modulo 9: Monitoraggio della Qualità nel Post-editing Strumenti e metodi per misurare la qualità nel post-editing. Indici di qualità: errori, fluidità e coerenza. Come applicare feedback per migliorare la qualità delle traduzioni future. Modulo 10: Adattamento della Traduzione Automatica al Tipo di Testo Adattamento della traduzione automatica per testi tecnici, legali, medici, ecc. Considerazioni linguistiche per adattare il testo tradotto. L’uso del post-editing per ottimizzare la traduzione a seconda del pubblico di destinazione. Modulo 11: Traduzione Automatica per Lingue con Basso Supporto La sfida della traduzione automatica per lingue meno diffuse. Soluzioni per affrontare la carenza di risorse linguistiche. Come gestire la qualità della traduzione per lingue con risorse limitate. Modulo 12: L’Influenza del Post-editing sui Processi di Traduzione Come il post-editing modifica i tempi di consegna e le aspettative del cliente. L'effetto del post-editing sulla qualità finale e sulla soddisfazione del cliente. Il ruolo del post-editor nella gestione dei progetti di traduzione. Modulo 13: Etica e Responsabilità nel Post-editing Le problematiche etiche legate all'uso della traduzione automatica. Come gestire le problematiche etiche e legali durante il post-editing. L'importanza della trasparenza nella comunicazione con il cliente. Modulo 14: L’Evoluzione della Traduzione Automatica e le Prospettive Future Tendenze emergenti nella traduzione automatica. L’impatto dell'intelligenza artificiale sulla traduzione e sul post-editing. Come i traduttori possono adattarsi e crescere con l'evoluzione delle tecnologie. Modulo 15: Strumenti Avanzati e Tecnologie di Supporto per il Post-editing Piattaforme avanzate per il post-editing (ad esempio, piattaforme collaborative, CAT tools, MT engines personalizzati). L'automazione del flusso di lavoro del post-editing. Utilizzo di memoria di traduzione e database per migliorare l'efficienza e la coerenza.